“模拟10×10晶格，4小时输出结果，误差仅0.001%，报告达直接投稿标准。”8月21日，熵函数科技首次向媒体揭晓其核心技术——“数字人蜂群”多体AI Agent系统。这套系统如同一名不知疲倦的博士后研究员，能够自主研读文献、调整参数并实时编码，将传统DMRG任务从72小时压缩至4小时完成，Hubbard模型相图扫描从1年缩短至72小时，甚至在32×32二维晶格、键维度χ=500的PEPS模拟中仍将误差牢牢控制在0.001%以内。
“数字人蜂群”由熵函数科技完全自主研发，旨在重构DMRG、PEPS与量子蒙特卡罗等主流量子多体模拟框架。该系统融合记忆、知识与工具三大核心模块：记忆模块存储历史最优超参数组合，知识库嵌入物理对称性约束，工具模块则高效调用CUDA、MPI、cuTensorNet等底层计算库。用户仅需以自然语言描述需求，AI Agent便能自动生成张量网络结构、动态分配GPU算力、实时监控收敛过程，并最终输出可直接用于学术投稿的高质量图表。
“它不仅仅是一个工具，更是一位具备科研思维的‘AI研究员’，”熵函数技术负责人强调，“‘蜂群’能自主设计计算方案、评估数据价值、生成论文级报告，真正将科学家从重复性高、耗时长的计算工作中解放出来。”目前，该系统已实现对千比特级量子系统的稳定支持，客户包括国内外顶尖科研机构。
在硬核性能方面，系统在单张A100上实现DMRG计算10–20倍加速，1024卡集群并行效率高达92%，χ=2000以上超大规模模拟显存占用降低60%，全面支持1000+格点一维系统与32×32二维晶格模拟，误差严格控制在0.001%以内。通过算法优化与GPU分布式集群协同，传统计算周期被压缩1–2个数量级。
在实际应用中，“数字人蜂群”已展现出颠覆性潜力。在量子辅助新药研发中，类似系统曾帮助辉瑞将药物发现周期从5年缩短至3个月；在自动驾驶领域，特斯拉借助AI将神经网络训练时间从30毫秒降至0.1毫秒；波音公司亦通过量子流体动力学模拟将整机气动分析从3个月减至20分钟。
熵函数科技CEO马国强博士指出：“AI不是概念，是切实的科研生产力。我们正将这样的能力引入量子科研最核心的环节。”随着量子计算从理论迈向应用，熵函数通过“数字人蜂群”显著降低研发门槛，为药物筛选、材料模拟、量子神经网络训练等场景提供强大算力支撑。行业观点认为，此类高效智能计算平台将极大加速量子技术走出实验室、实现产业落地。
此外，熵函数科技正将“数字人蜂群”的AI能力拓展至更广泛领域：数字内容团队依托该系统为高校制作高质量动画课程，信息技术咨询团队协助药企构建量子—分子筛选流程，软件开发部门则把AI Agent封装为标准SaaS服务，开放给金融、能源等行业使用。“量子+AI”的双轮技术战略，正在多个维度释放创新溢出价值。
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